Details

Цель работы и решаемые задачи: разработка устройства, позволяющего отслеживать состояние аккумуляторной батареи в процессе заряда и разряда. Для достижения цели решались следующие задачи: реализация схемы определения напряжения и тока; обработка данных с помощью микроконтроллера; разработка принципиальной схемы на базе чипа MS9920T и печатной платы; адаптация алгоритма расширенного фильтра Калмана для оценки состояния заряда и здоровья. Были проведены теоретический анализ методов мониторинга АКБ, математическое моделирование и схемотехническое проектирование. Использовались методы эквивалентного схемотехнического моделирования ECM для описания динамики ячеек, методы расширенного фильтра Калмана для оценки состояния и методы схемотехнической симуляции. В результате было обосновано использование модели Тевенина, разработана принципиальная схема измерительного тракта с входными RC-фильтрами, спроектирована печатная плата и предложен алгоритм EKF для компенсации нелинейности литий-ионных ячеек. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации разработки (интегрированная среда Keil uVision и программатор ST-Link V2). Применено программное обеспечение (среда MATLAB, пакет Microsoft Word и редактор MathType).

The topic of the final qualifying work: Research of a high-precision monitoring and state management system for a storage battery based on EKF and the MS9920T chip. The object and tasks of the work: development of a device allowing to track the state of a storage battery during charging and discharging processes. To achieve this goal, the following tasks were solved: implementation of a voltage and current measurement circuit; data processing using a microcontroller; development of a schematic diagram based on the MS9920T chip and a PCB; adaptation of the EKF algorithm for SoC and SoH estimation. Methods and results: A theoretical analysis of battery monitoring methods, mathematical modeling, and circuit design were carried out. ECM methods were used to describe cell dynamics, EKF methods for state estimation, and circuit simulation methods. As a result, the use of the Thevenin model was justified, a schematic diagram of the measurement path with input RC filters was developed, a PCB was designed, and the EKF algorithm was proposed to compensate for the nonlinearity of lithium-ion cells. Open educational resources and information search and analysis programs were used. Keil u Vision development automation tools were used. MATLAB software was applied.